利用MODIS—NDVI进行草地生产力估测研究——以奇台县草地为例

利用2000年到2009年的MODIS影像,结合地面GPS精确定点调查,以奇台县草地为研究对象,建立天然草地牧草产量遥感模型,分析奇台县十年草地的生产力变化情况。结果表明:从2000年到2009年,奇台县的草地产量和盖度都有一定的提高,其中2003年、2007年和2009年草地产量有明显的提高,分别为1529.8千克/公顷、1755.5千克/公顷和1793.7千克/公顷,2008年由于奇台县降水量减少,盖度与产量有明显的下降。     

基于3S技术的甘南草地覆盖度动态变化研究

以像元二分法模型为基础,构建了基于改进归一化植被指数(NDVI)的植被覆盖度定量估算模型,并利用MODIS卫星遥感数据,基于3S技术(GIS,RS,GPS)空间分析功能,分级计算得到了甘南2002,2004,2006,2008年的草地植被覆盖度,分析了甘南2002-2008年植被覆盖度变化的空间动态演变过程和趋势。结果表明,2002-2008年,甘南植被覆盖度质量总体呈下降趋势,一级盖度植被的退化比较严重,草地植被的演变情况主要由优等植被覆盖(一、二级)向低等植被覆盖(四、五级)演变。研究结果揭示了甘南州草地退化状况日趋严重的事实,为相关研究和政府草地管理提供了有效依据。     

基于遥感技术的高寒草地覆盖度变化

摘要：本研究在像元二分法模型的基础上,利用改进归一化植被指数的植被覆盖度定量模型,采用MODIS卫星8天合成地表反射率数据产品（MOD09A1）,结合3S技术（GIS、RS、GPS）空间分析功能,以甘南州高寒草地为对象,分5个等级分别计算得到了甘南2000、2004和2008年的草地植被覆盖度,分析了甘南2000-2008年植被覆盖度变化的大致演变过程和趋势。结果表明,从2000-2008年,甘南植被覆盖度质量总体呈下降趋势,一级盖度植被退化比较严重,草地植被的演变情况主要由优等植被覆盖（一、二级）向低等植被覆盖（四、五级）演变。研究结果揭示了甘南州草地退化状况的动态趋势及严重程度,为相关政府和研究部门的草地管理决策提供了有效参考依据。     

基于无人机大样方数据及国产卫星反演草地植被覆盖度方法研究

受开垦、采矿等人类活动影响,草原出现退化甚至沙化,监测其植被覆盖度对于揭示草地的分布状况与空间变化规律具有重要意义。本文以无人机大样方数据与国产高分一号（GF-1）数据作为数据源,结合野外同步数码相机获取的数据,应用支持向量机（Support vector machine,SVM）构建不同数据源之间的植被覆盖度反演模型（数码相片—无人机大样方数据植被覆盖度估算模型,无人机大样方数据—GF-1数据植被覆盖度估算模型）,探讨国产GF-1卫星结合无人机大样方估算草原植被覆盖度的方法。结果表明,基于SVM模型的GF-1数据结合无人机大样方计算的土壤调节植被指数（Soil-adjusted vegetation index,SAVI）具有较高的精度（判定系数R²=0.97,相对分析误差RPD=4.86,均方根误差RMSE=3.23）,因此基于无人机大样方数据结合GF-1数据可以准确、快速地反演草地覆盖度,利用这种方法可以估算整个草原的植被覆盖度。     

基于UAV技术和MODIS遥感数据的高寒草地盖度动态变化监测研究—以黄河源东部地区为例

利用黄河源东部地区野外实测样地数据和MODIS卫星遥感资料,结合农业多光谱相机(agricultural digital camera,ADC)、普通数码相机(Canon)、无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)等设备获取的高寒草地盖度数据,构建了基于MODIS NDVI、EVI的草地盖度反演模型,比较分析了不同草地盖度监测方法的精度,确立了黄河源区草地盖度遥感监测的最优反演模型,并分析了研究区近16年草地植被盖度的动态变化。结果表明,1) MODIS NDVI与基于UAV相片计算的草地盖度间的相关性优于MODIS EVI,而MODIS EVI与ADC和Canon照片计算的草地盖度之间的相关性则优于MODIS NDVI;2) 就Canon和ADC方法构建的草地盖度反演模型而言,前者精度远高于后者,普通数码相机方法更适宜于高寒草地植被盖度的估算;3) 对比分析两种植被指数与Canon相机、ADC和大疆(DJI)无人机航拍(航高30和100 m两种方法)相片计算的草地盖度之间的关系表明,MODIS NDVI对航高30 m UAV航拍相片计算的盖度数据的响应最敏感,基于UAV航高30 m的相片和NDVI构建的草地盖度反演模型最优;4) 黄河源东部地区2000-2015年间草地盖度稳定不变的区域达71.46%,多分布在东南部;呈增加趋势的区域占研究区草地面积的22.01%,由西向东、由北向南增加幅度呈减少趋势;盖度减少区域零星分布在黄河源北部和南部的部分地区,仅占研究区草地面积的6.53%。     

基于ADC和MODIS遥感数据的高寒草地地上生物量监测研究——以黄河源区为例

利用2015-2016年8月采集的黄河源区草地生物量数据和MODIS卫星遥感资料,结合农业多光谱相机(agricultural digital camera,ADC)获取的植被指数数据,比较分析3种_(ADC)植被指数(NDVI_(ADC)、SAVI_(ADC)和GNDVI_(ADC))与野外实测草地地上生物量(above-ground biomass,AGB)数据的相关性,筛选出适合构建草地AGB反演模型的_(ADC)植被指数;结合MODIS NDVI(记作NDVIMOD)构建草地地上生物量反演模型,采用留一法交叉验证方法评价各模型精度,确立适宜模拟研究区草地AGB的最优模型;并利用NDVI_(ADC)校正NDVI_(MOD),获得高分辨率、高精度的草地AGB遥感监测改进模型。结果表明,1)基于_(ADC)获取的3种植被指数中,NDVI_(ADC)与高寒草地地上生物量关系最为密切,其次为SAVI_(ADC),拟合效果最差的是GNDVI_(ADC);2)基于NDVI_(ADC)建立的草地AGB监测模型的精度(RMSEP介于383.55~393.18kg DW/hm2;r范围为0.65~0.66)远高于NDVI_(MOD)的模型精度(RMSEP介于421.08~427.00kg DW/hm~2;r范围为0.55~0.58),NDVI_(ADC)反演得到的草地AGB更接近于黄河源区草地实际生物量,且相较于NDVI_(ADC),NDVI_(MOD)的样本值整体偏高;3)在NDVI_(ADC)构建的4类模型中,线性和乘幂模型模拟研究区草地AGB的能力较好,但线性模型精度更高(y=3248.93×NDVI_(ADC)-305.59,RMSEP=383.55kg DW/hm~2,r=0.66),该模型为黄河源区草地生物量的估测提供了一个新型且易操作的方法;4)NDVI_(ADC)与NDVIMOD相关性较高,利用NDVI_(ADC)校正NDVI_(MOD)可以改进草地AGB遥感反演模型,优化模型为y=2455.54×NDVI_(MOD)-301.69。该模型可在大尺度范围内估测黄河源区的草地生物量,且模型精度接近于地表测量法的监测精度。     

基于MODIS数据的青海省草地地上生物量估算及影响因素研究

利用EOS/MODIS植被指数产品（NDVI）、实测草地地上生物量和气象监测资料,结合实测资料和NDVI之间的关系建立了青海省草地地上生物量卫星遥感估算模型,并通过研究青海省气温和降水量变化特征分析了影响草地地上生物量的主要因素。结果表明：在草地生长季,生态监测站草地地上生物量与NDVI之间具有较好的正相关关系（P<0.01）。利用模型估算的青海省草地地上生物量在2003-2017年表现出弱的增加态势,2003年平均草地地上生物量最低,仅为2622 kg·hm^-2,2010年最大,达3252 kg·hm^-2; 2003-2017年,青海省草地地上生物量变化表现出明显的空间分布特征,从东南向西北逐渐递减;其中,青海省果洛州东南部、玉树州南部、黄南州东南部和海北州东南部草地地上生物量最高;西北部的柴达木盆地最低;2003-2017年青海省绝大多数地区草地地上生物量均呈现保持不变或者趋好的变化特征,其中曲麻莱、都兰以及甘德等地区部分草地地上生物量明显减少。气温升高热量条件充足的背景下,青海省草地受降水量增多带来的水分条件趋好的有利影响,对高寒地区草地植被的生长发育起到了促进作用,最终导致草地NDVI升高,地上生物量增加。     

基于AMSR-E数据的微波植被指数与MODIS植被指数关系研究

利用青南牧区2007－2010年的AMSR E亮温数据计算了相应的微波植被指数（Microwave Vegetation Index,MVI）,对MVI的月季动态变化特征进行了分析,同时结合相同时间序列的MODIS NDVI和EVI数据,对比分析了MVI和MODIS植被指数之间的相关关系,筛选出NDVI反演模型,并对模型的精度进行了评价。结果表明,MVI值随着植被的生长而降低;MVI与NDVI、EVI均有显著的线性负相关。其中,升轨低频MVI与NDVI的相关性最好,相关系数为0.58（P＜0.001）;MVI与MODIS植被指数之间的最优模型为NDVI=-0.85×MVI+0.84;利用最优模型将反演的NDVI与MODIS NDVI进行比较,两者差异较小,说明这一模型能较好地反映2种植被指数的关系。     

基于MODIS数据的伊犁地区草地地上生物量反演

为伊犁草地资源监测、保护及合理利用提供参考依据,利用新疆伊犁地区2012年7-8月野外草地地上生物量采样数据和同期的MODIS数据,分析了增强型植被指数(EVI)、归一化植被指数(NDVI)与实测草地地上生物量的一元线性、指数和二次多项式回归模型,并对各种回归模型进行分析比较.利用优选模型的反演结果分析了伊犁地区地上生物量的空间分布.结果表明:各植被指数都与实测生物量有较好的相关性,但以EVI指数建立的二次多项式回归模型(y = 14759x²-4758x + 1346,R²= 0.8402)较优,拟合模型平均估产精度达到 92.19%,可作为该区域草地地上生物量遥感反演模型;伊犁地区2012年平均产草量为1817 kg·hm^-2,总产草量达70.59×10⁸ kg,并且产草量随高程增加呈现先增加后减少的特征.     

基于CBERS和MODIS数据的草地资源监测评价研究

在编制《草地资源遥感调查大纲》、《草地资源区划界定操作细则》、《草地资源区划界定图形数据及制图要求》等系列规范、细则,以及包括基础地理信息、草地资源信息等多个方面的综合调查分类指标体系及数据字典的基础上,研究和探索了一整套利用CBERS数据建立草地资源遥感解译标志,采用人机交互的方式在GIS软件中对草地资源类型图进行更新,并以CBERS数据更新后的草地资源专业图件作为背景,应用EOS/MODIS数据实现草地植被的遥感动态监测与评价。     

基于MODIS逐日地表反射率数据的青南地区草地生长状况遥感监测研究

大范围草地生长状况遥感监测对研究草地变化动态和草地畜牧业的管理具有重要意义。利用2010-2013年的草地外业调查数据和EOS Terra MODIS每日地表反射率产品MOD09GA,采用空间分析方法分别计算了生长季(5-9月)草地NDVI_max, EVI_max, NDVI_mean和EVI_mean4种植被指数,探讨了这4种植被指数与草地地上生物量之间的遥感反演模型,分析了青南地区草地生长季多年NDVI平均值空间分布特征;根据所选的最优模型反演了青南牧区近10年(2004-2013年)的草地地上生物量,统计分析了地上生物量的空间变化特征。结果表明,青南地区多年NDVI平均值和草地地上生物量总体上均具有由西北向东南逐渐增加的空间分布特点。不同草地类型的生物量差异显著。近10年来山地草甸类的生物量最高,达1280 kg DW/hm²;其次为高寒草甸类、温性草原类、温性荒漠类和沼泽类,生物量介于244.9~902.4 kg DW/hm²;高寒草甸草原类、高寒荒漠类和高寒荒漠草原类生物量较小,在65 kg DW/hm²以下。海拔对生物量具有明显的影响,在3500 m以上地区的草地生物量随海拔的升高而减小。当海拔介于3500~4000 m,最大生物量达1358.8 kg DW/hm²;海拔介于4000~4500 m,生物量小于920 kg DW/hm²;海拔介于4500~5000 m,生物量为574.2 kg DW/hm²;海拔大于5500 m,生物量仅为94.4 kg DW/hm²。统计分析近10年间的NDVI变化趋势发现,三江源地区的黄河、长江和湄公河三大流域及各行政区的草地植被生长状况以轻度改善和改善为主,总体趋于良好。     

基于数码相机的草地植被盖度测量方法对比研究

草地植被盖度是表征生态系统植被生长状况及环境质量的重要参数。在草地植物群落野外调查中,可以利用数码相机拍摄草地样方照片,而后在室内利用图像处理软件进行自动或半自动的植被盖度测量。随着移动智能设备(如iPhone/iPAD或各类Android Phone/PAD)的快速发展和普及,野外实时获取草地样方照片,同步计算草地植被盖度,并与有关遥感反演参数产品作校验对比分析,将成为未来地学移动测量和研究的重要方向。本研究在总结梳理既有利用数码相机识别植被盖度方法的基础上,设计了低覆盖、中低覆盖、中等覆盖、中高覆盖、高覆盖5种不同植被盖度情景,以及从早上6:00 到下午6:00、每隔2 h一次、全天共7次不同光照环境下的照相方案。继而以Photoshop人工勾勒和测算方法为基准,选择RGB阈值法、RGB决策树法、HSV判别法3种自动测量方法开展对比研究。测量结果的对比分析表明,草地盖度变化对RGB阈值法和HSV判别法的盖度识别精度无明显规律性影响,RGB决策树的盖度识别精度随着草地盖度的增加而增加;光照强度越强,RGB阈值法和HSV判别法对同一草地样方估算的盖度值越小,RGB决策树法估算的盖度值随光照强度的变化没有固定的规律。总体上讲,RGB阈值法和HSV判别法的识别精度较高,RGB决策树法误判率较高,但后者可以识别出非绿色的植物茎、花朵。最后提出了在现有绿色植被像元识别方法的基础上,结合边缘检查算法等图形像素的统计学特征分析方法,能进一步提高草地植被盖度测量的准确率。     

基于MODIS植被指数的甘南草地净初级生产力时空变化研究

利用甘南地区2006-2007年的外业实测样方草地干物质产量和MODIS植被指数数据,建立了草地地上部分干物质产量遥感反演模型,根据根冠比和干物质转碳率对2006-2008年甘南地区草地净初级生产力(NPP,net primary productivity)进行了估算,绘制了甘南草地NPP年累积量空间分布格局图和NPP月度变化动态图,对不同草地植被类型的NPP差异进行了评价。研究结果表明,2006-2008年甘南草地年NPP分别达637.04,599.98和566.59 g C/m²,其空间分布具有自西南向东北逐渐减少的趋势;年内不同草地类型的NPP均在7-8月达到最大累积量;NPP累积量最高的3种草地类型是沼泽、高寒灌丛草甸和高寒草甸,3年中最大月NPP的平均值分别达到1 137.28,553.76和527.66 g C/m²;2006-2008年甘南草地NPP持续下降,年草地NPP总量的减少速率为1.2 Tg/a,尤其是沼泽湿地的NPP下降明显,年平均减少速率达到了125.92 g C/m²。     

基于NDVI的植被覆盖度的变化分析——以甘肃省张掖市甘州区为例

为了分析张掖市甘州区自1987-2006年19年间的植被覆盖的变化,以归一化植被指数(NDVI)和植被覆盖度遥感定量模型为基础,以1987年、2006年2期的TM影像和张掖市1∶10万地形图为数据基础,提取两期的植被覆盖等级图,定量的分析该地区植被覆盖度的变化情况。结果表明：近19年来,该区的植被盖度总体略呈下降趋势,荒漠化草地等植被覆盖状况较差的地区植被退化较为严重,绿洲地区的植被覆盖较为稳定,部分地区植被盖度呈上升趋势。     

基于MODIS数据的草地植被光合过程参数估算——以内蒙古自治区为例

以内蒙古自治区为例,利用MODIS遥感影像和TOMS紫外波段反射率数据,在GIS和RS软件支持下,计算分析了内蒙古草地生长季的光合有效辐射(PAR)、光合有效辐射吸收系数(FPAR)、吸收性光合有效辐射(APAR)及其时空变化,并分析了气候因子对FPAR、PAR的影响.结果表明:内蒙古草地生长季的PAR、FPAR、APAR的估算值与其他研究者基本一致,方法可行,可为草地NPP估算及建模提供参考.内蒙古草地生长季平均PAR为1973.8 MJ/m2,FPAR为0.275,APAR为516.64 MJ/m2.内蒙古草地生长季的PAR、FPAR、APAR时空变化明显:FPAR及APAR空间上呈东北向西南地区递减的趋势,PAR与之相反.4月份(生长季初期)以后,随着时间的推移PAR、FPAR、APAR都开始增加,但出现峰值的时间不同.内蒙古草地生长季,不同草地类型的FPAR及APAR差异明显,在草地NPP估算及建模时应引起重视.     

基于MODIS数据的新疆草地物候提取方法及变化趋势分析

基于遥感手段监测植被物候涉及两个重要步骤,一是植被指数的重构方法,二是植被物候参数提取方法的选择。不同区域植被物候重构与提取方法的优劣尚无定论,有必要开展不同方法之间的对比分析,从而找到适合某区域最优的遥感提取方法。本研究基于非对称性高斯函数拟合法（asymmetric gaussian,A-G）、双逻辑斯蒂函数拟合法（double logistic,D-L）、Savitzky-Golay滤波法（S-G）和土地覆盖动态产品（MCD12Q2）4种方法反演了2001-2019年新疆地区草地的返青期（start of growing season,SOS）,通过4种方法提取结果对比,找到了适合提取新疆地区返青期的最优模型,并以此对新疆草地返青期时空变化进行研究。结果表明：1）A-G方法反演的新疆草地返青期的结果最佳。A-G和实测点的返青期相关性（R=0.879）较高,均方根误差较小（RMSE=16.395 d）。空间上,A-G方法提取的返青期标准差（<30 d）的面积比例最多,达到82.19%。2）近19年,新疆草地返青期主要集中在第60~140天,且具有自北向南逐渐推迟的明显地域差异。北部准噶尔盆地和伊犁河谷区域的草地返青时间最早,早于第80天,而阿尔泰山、天山中部及昆仑山等区域的草地返青时间最晚,晚于第140天。不同草地类型返青期存在明显的差异,高寒草甸与高寒草原的返青时间最晚,而温性荒漠返青时间最早。3）2001-2019年新疆草地返青期总体呈现微弱的推迟趋势,推迟的面积比例约为53.07%。其中,低地草甸、温性荒漠和高寒荒漠的返青期呈现推迟的变化趋势,而温性草原、高寒草原及高寒草甸的返青期表现为提前趋势。     

基于多源遥感数据的高寒草地生物量反演模型精度——以夏河县桑科草原试验区为例

基于MODIS、Landsat-8 OLI和HJ-1A/1B CCD卫星遥感资料,结合2013-2014年甘南州夏河县桑科草原试验区野外实测数据,建立了高寒草地地上生物量遥感反演模型,筛选出基于不同遥感资料植被指数的生物量最优反演模型,比较分析了生物量最优模型的空间效应。同时,分析了2000-2013年基于MODIS植被指数估算的试验区产草量的年际变化特征。结果表明,草地生物量最优反演模型为基于Landsat-8 OLI NDVI数据的对数模型(y=727.54lnx1+495.23,R2=0.772,RMSE=31.333 kg DM·hm-2);在30和250 m空间分辨率下,基于MODIS NDVI及EVI、Landsat-8 OLI NDVI和HJ-1A/1B CCD NDVI最优模型估算的生物量均高于实测生物量,其中Landsat-8 OLI NDVI数据估算的草地生物量与实测生物量值最接近;2000-2013年试验区草地总生物量整体上具有显著增加的趋势(R2=0.590 7,P0.001),平均增加速率达50.57 kg DM·hm-2·a-1。     

基于MODIS的南方草地NPP遥感估算与应用

草地NPP遥感模型的构建是实现大面积草地NPP估算的有效途径之一。以MODIS-NDVI数据为基础,以南方草山草坡为研究对象,结合野外实测数据,分析了草地NPP与NDVI之间的关系,同时构建了以NDVI为自变量以及水热条件为调节因子的南方草地NPP遥感估算模型,并通过不同年份独立的实测数据对模型进行了验证。结果表明,南方草地NPP与NDVI之间存在5种相关类型,均达到了极显著水平。NPP的模拟值和实测值之间具有很好的相关性和一致性,5种草地类型R²分别为0.902 2,0.826 6,0.871 2,0.887 7和0.875 5,均达到了极显著水平,均方根误差(RMSE)和相对均方根差(RRMSE)均较小。表明模型的模拟结果比较可靠,为南方草地NPP估算及草地资源管理提供了一种有效的方法。     

基于单时相MODIS数据的草地退化遥感监测研究

以草地NPP减少的相对百分数（由实际NPP和潜在NPP计算）为主要监测指标，提出了一个基于单时相MODIS数据的草地退化遥感监测方法。介绍了利用MODIS数据反演实际NPP的方法，并提出了一个根据实际NPP和草地类型分布图确定潜在NPP的方法。对2003年中国北方草地的监测结果表明，中国北方草地退化严重，退化程度的空间差异性较大，草地退化程度与草地类型密切相关。